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renee的天空
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maggie800315

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医学sci论文之做meta分析的7个方面

在各领域中,大家一定都接触过论文吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。你所见过的论文是什么样的呢?以下是我精心整理的医学SCI论文之做meta分析的7个方面,欢迎大家借鉴与参考,希望对大家有所帮助。

1 重大意义

通常情况下有较重大意义的临床案例问题才合适作meta分析。做Meta分析在保证质量的情况下最少需要两三个月的时间。如果分析一开始的选题就是错误的,那不但会浪费时间,发表成功的机率也不大。

2 具有争议

相较于通常问题,有争议存在的问题更合适做meta分析。通过汇总对比数个研究结果,获得更可靠的结论。具有争议性的问题可以通过文献检索或请教该领域专家而得之。

3 题材创新

想保证题材的创新,就要选还没有人做过的方面。可以通过文献检索了解国内外哪方面meta分析还没有人做,如果有人做了是不是质量偏低?

4 问题与结论

问题表述清楚,结论明确。

5 有明确的效应指标

对于危险因素,可以以OR/RR值为效应指标,如肿瘤病治疗,XX年生存率为效应指标等。

6 理想的原始论文

一个理想的原始论文,就会使meta分析成功一半。例:研究危险因素的就应当是病例对照研究和队列研究;需提供必要的信息。例:研究危险因素的就要能够提取出四格表资料;数目也不能太少。否则达不到汇总的效果,如果数目太多,当然没有什么不好,而且结果会更可靠,只是研究所需时间要增加而已。还有质量要高,设计要科学。

7 选题合适

纳入研究的文献太多,而且问题也不明确,研究难以完成。缺乏推广应用的代表性,而且纳入研究的文献也太少,达不到汇总的效果。通常纳入研究的文献以10至30篇比较合适做meta分析。

医学SCI论文发表的文献准备

一、首先需要确定课题

先确定选题,然后经过导师的指导,同行的启发,再去选择文献,可以迅速明确目标,有的放矢。

二、确定文献不同层次的要求标准

一个具体的科研课题,相关医学论文文献参照研究方向、研究领域、研究课题来确定。看文献时要分清属于哪个层次,以此确定对其掌握才程度。研究方向层次的文献只需要一般涉及,基础知识,学科水准,了解当前重大进展与趋势,进而达到专业人员水平;研究领域层次的文献则需要了解焦点与热点,争取达到专家水平;研究课题层次的文献务必要全面,全面了解历史、现状、展望、主要方法、手段,专家水平要求高。

三、对文献采用广义形式进行阅读

教科书、专着、会议摘要汇编、期刊、网页、甚至ppt文件都可以作为广义文献进行阅读。比如要了解免疫应答的基本形式,最好是看教科书;要参考大鼠脑立体定位图谱,最好是看专着;要知道最新进展,最好是查阅期刊;要了解别人的研究动向,最好是参会或看会议论文汇编。

四、因人而异采用不同的阅读方式

在阅读方式方面,新手要稳,老手要准,高手要狠,新手学习式阅读,需要逐字逐句,从掌握最基本的'知识点做起。最初的十几、几十篇要精读,精华的几篇要熟悉到诵读的程度。老手搜索式阅读,要迅速提取关键信息,把握思路,一目十行式阅读。高手批判式阅读,不浮于问题表面,更深层次剖析问题。

五、文献阅读不应以量为标准

要深入阅读注重思考,而且看文献也要重视实验证据的强度。发现矛盾,找出异同,思考解决,从相互矛盾的结论推导中发现矛盾的根源,抛开思维定势,从原始的科学问题出发,“无招胜有招”,争取超越到另外一种境界。

医学SCI论文修改最佳选择

1)英国人熟悉中文,属非生物基因科学领域。

2)英国人熟悉中文,属生物基因科学领域。

3)中国人,能发现错别字,但无文字编辑能力,属非生物基因科学领域。

4)中国人,不但能发现错别字,还有无文字编辑能力,属非生物基因科学领域。

5)中国人,能发现错别字,但无文字编辑能力,属生物基因科学领域。

6)中国人,不但能发现错别字,还有文字编辑能力,属生物基因科学领域。

个人认为最好先是“2”过堂,然后“6”精修。即从整体上说,对于中国人写的sci论文,最佳的选择是先精通英语,本专业内的中国编辑做第一轮修改,然后专业内“老外”编辑做第二轮修改。总之这些人必须有一定专业知识,而且有文字编辑和驾驭的能力。此外,作者与编辑的互动很重要,作者自己需要一定的付出,至少对自己的专业很熟悉,能提供一个英文初稿或者也得有一个像样的中文版本。

论文公司是做生意的,赚钱那是肯定的,评价一个公司的好坏要从整体上来看,如果仅看个案的负面报道,没有哪家公司不被投诉。每个人的文章细节和专业不一样,而且作者的期望值不一样,编辑的能力和知识面又有局限性。皆大欢喜的局面是文章能在短时间内被接收发表,审稿人没有提出文字问题。此时,作者认为这钱花的值,公司认为这钱挣的也容易。不过让作者老火的是审稿人提出了文字问题,这无疑是对公司信任度的极度摧残和蹂躏。此外更常见的是由于文章实验本身的问题而被拒稿了,此时作者钱已花钱但无果,对当事人来说也是灾难性的打击,毕竟很多人找代理公司的目的是让论文早点出来,为毕业,找工作和晋级做一块敲门砖,这些都有很强的时间要求。

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电锯小天王

知乎meta发布图像分割论文segment anything,将给 cv 研究带来的影响如下:

Segment Anything是Meta AI发布的一种新的AI模型,它可以用一次点击就把任何图像中的任何物体“剪切”出来。Segment Anything Model (SAM)是一种可提示的分割系统,它可以零样本泛化到不熟悉的物体和图像,而不需要额外的训练。

这种模型会给计算机视觉领域的研究带来很大的影响,因为它可以解决很多实际的问题,比如科学图像分析、图片编辑、三维重建等。

它也可以和其他的AI系统灵活地结合,比如利用用户的眼动或者物体检测器来选择要分割的物体。它还可以生成多个有效的掩码,以应对模糊的提示。

利用了模型当做迭代训练中的“数据引擎”,通过使用Segment Anything Model (SAM)和它的数据来交互地标注图片和更新模型。

这个迭代重复了很多次,以提高模型和数据集的质量。在约1100万张有许可和保护隐私的图片上收集了超过10亿个掩码,这是目前最大的分割数据集(远远超过之前的数据集)。

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